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title: "Busca por gluinos de vida longa em cenários de supersimetria comprimida usando redes neurais artificiais • CBPF Index"
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**Tese de doutorado****Defendida**

# **Busca por gluinos de vida longa em cenários de supersimetria comprimida usando redes neurais artificiais**

**Gilson Correia Silva**

29/11/2019

[**Baixar PDF **18,9 MB](https://index.cbpf.br/files/publicacao/6ad2a767639f62b11adbd49c/pdf) [**Contatar responsável**](mailto:denise@cbpf.br?subject=Busca%20por%20gluinos%20de%20vida%20longa%20em%20cen%C3%A1rios%20de%20supersimetria%20comprimida%20usando%20redes%20neurais%20artificiais)

## **Resumo**

Esta análise é definida no contexto dos Cenários Supersimétricos Comprimidos, considerando o caso em que quase todas as partículas supersimétricas têm grandes massas, acima da escala TeV e fora do alcance do LHC, mas com gluinos e neutralinos capazes de serem criados nas colisões próton-próton do experimento. Usa-se dados do Run II do CMS, com uma energia de centro de massa de raiz quadrada de S = 13TeV, para realizar uma pesquisa no canal caracterizado pela produção de dois gluinos de vida longa, cada um deles decaindo em quark, anti-quark e no neutralino mais leve. Embora esse canal já tenha sido pesquisado antes, a característica crucial desse cenário é a, relativamente pequena, diferença de massa entre os gluinos e os neutralinos (\~ 40-100GeV) que implica na produção de quarks e anti-quarks de baixa energia, originando jatos no limite da sensibilidade de reconstrução do CMS. O sinal possui uma assinatura difícil de detectar, caracterizada pela presença de energia transversa perdida, vértices secundários e jatos de baixa energia de tal maneira, que esse tipo de evento seria facilmente perdido por buscas anteriores. Na maioria dos eventos, não é possível reconstruir todos os jatos associados ao decaimento do gluino, de modo que se tornou necessário criar uma estratégia para extrair o máximo de informação possível desses eventos, a fim de aumentar sua sensibilidade. A estratégia aplicada usa análise multivariada baseada em métodos de aprendizado de máquina para processar a informação disponível nos objetos reconstruídos a fim de maximizar a sensibilidade da busca.

## **Dados da publicação**

<dl>

<dt>Autores</dt>
<dd>Gilson Correia Silva</dd>

<dt>Tipo</dt>
<dd>Tese de doutorado</dd>

<dt>Status</dt>
<dd>Defendida</dd>

<dt>Data de publicação</dt>
<dd>29/11/2019</dd>

<dt>Instituição</dt>
<dd>CBPF</dd>

<dt>Data de defesa</dt>
<dd>29/11/2019</dd>

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